基于不动点迭代的增广拉格朗日声源识别算法

摘要：

等效源法近场声全息是进行声源识别的重要方法.传统的基于Tikhonov正则化方法局限于相对低的频率,进行高频声源的声场重建时效果较差,而基于最速下降法的宽带声全息(wideband acoustic holography,WBH)方法则在中高频效果较好.为了拓宽声场重建的频率范围并提高声源识别分辨率,提出一种基于增广拉格朗日方法(augmented Lagrangian method,ALM)的等效源法声源识别算法,该方法将L1范数正则化模型转化为增广拉格朗日方程的最小化问题,并应用不动点迭代求解得到声源强度.通过仿真与试验表明,与Tikhonov正则化、WBH和快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinking threshold algorithm,FISTA)三种方法对比,所提方法适用于更宽的频率范围,且对不同的全息距离和信噪比具有很好的适应性.

关键词：等效源法、声源识别、压缩感知、增广拉格朗日方法(ALM)

所属期刊栏目：41

分类号：TB52(声学工程)

资助基金：国家自然科学基金11874096

在线出版日期：2022-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：243-252